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训练营进入项目实战阶段之后，林晨每周的线上答疑从两小时变成了三小时。
学员们的问题变了。之前问的是线性代数怎么学Python哪个框架好用，现在问的是模型收敛不了怎么办特征工程应该怎么做。问题变具体了，说明他们真的在动手写代码了。
周六晚上八点，林晨打开钉钉视频会议。二十多个人已经在线上等着了，聊天框里刷着林总好今晚讲什么。林晨没有寒暄，直接打开了共享屏幕，上面是一份学员提交的训练日志。
赵刚，你这个loss曲线我看了一下。第二个epoch之后开始震荡，你学习率设的多少？
屏幕那头传来赵刚的声音，带着一点紧张：0.01。
降到0.001，再跑一轮看看。跑完把训练集和验证集的loss曲线都画出来，截个图发群里。
赵刚照做了。他花了大概五分钟调参数，重新训练了一轮。新的loss曲线出现在群聊里，从之前的锯齿状震荡变成了平滑的下降曲线。他在群里打了一行字：好了，收敛了。谢谢林总。
林晨扫了一眼群里的消息，没有回复感谢，直接点了下一个学员的名字。
刘洋，你的项目做到哪了？
特征提取做完了，但是模型效果不太好，准确率只有71%。
你特征怎么选的？相关性分析做了吗？
没做。
先做相关性分析，把相关系数低于0.01的特征去掉，再跑一遍。
刘洋花了十分钟做完特征筛选，重新训练之后准确率从71%涨到了78%。他在群里发了一个竖起大拇指的表情。
林晨往下翻学员的代码提交记录，看到一个叫周涛的学员提交了一个新版本。他点开看了一眼，特征工程的代码写得很规整，注释也清楚，数据清洗的步骤一步一步都有标注。他在群里艾特了周涛：你的特征工程写得不错，可以当模板给其他学员参考。
周涛回了一句：谢谢林总。
这种教学方式跟他带团队的时候一样。他不会手把手教你写代码，但他会告诉你调试的方向。学员问为什么模型不收敛，他不会从数学原理讲起，只会说先看学习率，再看数据分布，然后让你自己跑一遍。
线上答疑进行到一半的时候，一个学员问了一个关于反向传播的问题。林晨打字回答说不清楚，干脆开了一块白板，从链式法则开始画。他画了三层网络的结构图，标出每一层的梯度方向，用不同颜色的笔标注了梯度消失和梯度爆炸的区域。
梯度消失的根源在激活函数。用ReLU替换Sigoid，大部分情况就能解决。如果还不行，考虑残差连接。
他讲这部分的时候语速比平时快，但每个步骤都讲得很清楚。群里有人在同步截图，有人说记笔记记不过来。林晨看了一眼聊天框，说了一句：课后我会把白板的截图发到群里。现在先听。
答疑结束的时候已经十点半了。林晨关掉视频会议，揉了揉眼睛。钉钉群里还有十几条未回复的消息，都是学员下午发的问题。他一条一条看，能一两句回答的就直接回，需要看代码的就让他们把代码贴到共享文档里。
有一个学员晚上十一点还在群里问问题，林晨回了一句：先睡，明天再看。然后他关掉手机，去厨房倒了一杯水。
陈铭有一次在T厂的茶水间碰到他。那是个周三的下午，林晨刚从会议室出来，手里端着一杯黑咖啡，靠在茶水间的吧台边上刷手机。陈铭走过去接热水，瞥了一眼他的屏幕，上面是钉钉群的消息列表，密密麻麻的消息全是学员发的代码截图。
你最近周末都在忙什么？陈铭问了一句。我看你钉钉经常在线。
在线上带几个人学AI。
免费的？
免费的。
陈铭点了一下头，没有再问。他端着水杯站在窗边，看了一眼楼下的停车场。两年前他们面试的时候，林晨的简历上写着从零到拿到offer用了九个月。陈铭当时就记住了这个人。